数据驱动的航班推出计划优化方法研究

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优化机场离港运行进程对改善机场运行性能至关重要,而航班推出计划的优化是其中的关键环节。推出计划的优化需要以航班滑出时长预测为前提,并以离港正常性和机场运行效率为优化目标。有鉴于此,本文应用了多种机器学习算法预测航班滑出时长,进而设计数据驱动的推出计划优化方法。论文主要工作和创新点总结如下:(1)基于对北京首都国际机场协同决策管理系统运行数据的分析,归纳了首都机场场面交通特性,并结合现有研究构建了航班滑出时长基本预测特征集;以基本特征集为输入,探讨十种机器学习算法对滑出时长的预测效果,进而基于最优预测模型研究各特征对预测质量的影响;研究结果表明以梯度提升树和XGBoost为代表的Boosting集成学习方法总体预测效果最佳;场面共滑活动与跑道运行模式是影响首都机场航班离港滑出时长的关键特征因素。(2)以离港正常性和机场运行效率为目标,融合前述滑出时长预测模型构建了航班推出计划优化模型,并设计相应单、双目标求解算法。针对由预测特征难获得和模型预测存在误差引起的目标函数估计困难,提出了数据驱动的场面运行特征估计方法,并根据模型预测值和预测误差构建滑出时长概率分布,进而提出了优化目标函数的估计方法。此外还对特征估计过程中引入的随机性采用样本平均近似方法进行处理。(3)自首都机场运行数据中截取六组具有代表性的数据进行案例分析。结果表明:本文提出的推出计划优化方法能有效提高离港正常性,算法通过调整预计发生离港延误的航班至场面运行负荷较低的时隙推出实现该目标;离港流量的增加将影响算法优化策略,加剧正常性和运行效率两个目标间竞争,致使两目标同时劣化;合理根据离港流量需求设置正常性考核标准和推出计划调整范围,可在保证机场运行性能的同时获取更优的管理效益。
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